Los sistemas predictivos son una de las aplicaciones más conocidas de la Inteligencia Artificial y forman una pieza fundamental para el desarrollo de las soluciones en la gestión del Customer Experience.
Big Data puede ayudar a los Contact Centers a tomar decisiones más informadas. Los especialistas en marketing están utilizando análisis predictivos para generar el valor de por vida de un cliente y predecir futuras compras. Estos datos se pueden utilizar para identificar a los clientes en riesgo de abandono, priorizar qué clientes necesitan más atención e incluso medir la eficacia de las campañas de marketing.
Las tareas más comunes que realizan los Contact Centers
- Atención al cliente: respuesta a consultas, quejas y preguntas, resolución de incidencias y solución de problemas.
- Procesamiento de pedidos: manejo de pedidos y ventas de clientes; a menudo incluye el procesamiento de facturación en nombre de una empresa.
- Gestión o soporte de productos: investigación de un problema con un producto o servicio que necesita ser investigado.
- Generación de prospectos de ventas: encontrar prospectos apropiados y construir relaciones con ellos.
- Gestión de recursos humanos: gestionar la formación del personal y evaluaciones de desempeño, relaciones con los empleados.
Muchas de estas tareas son realizadas por grandes equipos de especialistas en un centro de contacto. Por ejemplo, los equipos de atención al cliente pueden estar formados por representantes de diferentes departamentos, como el departamento de facturación o el departamento de marketing. El procesamiento de pedidos de clientes puede incluir representantes del departamento de contabilidad y el equipo de envío y recepción o la gestión/soporte de productos puede incluir representantes de los departamentos legal, de ingeniería, de gestión de proyectos y de investigación y desarrollo.
La Inteligencia Artificial en el Contact Center nos ofrece múltiples oportunidades
- Reduciendo costes y aumentando la competitividad drásticamente.
- Automatizando tareas y flujos de trabajo.
- Ofreciendo una gestión unificada de canales digitales y tradicionales.
- Flexibilizando las plataformas para adaptarse al volumen necesario.
- Facilitando la deslocalización de servicios en cualquier zona del planeta.
- Mejorando la gestión de operaciones de extremo a extremo.
Cabe destacar que este modelo se perfecciona constantemente en un proceso iterativo que forma parte del machine learning.
Cómo piensan las máquinas con de IA
La Inteligencia Artificial no es una ciencia exacta. Necesita trabajo y aprendizaje. Las máquinas necesitan de un periodo de conocimiento y de entrenamiento para poder desarrollar todas las capacidades para las cuales han sido programados.
El aprendizaje se basado en premisas que le ayudarán a determinar la dirección correcta. Un ejemplo es Netflix, que usa la inteligencia artificial para entender cómo y qué contenidos van a triunfar y cómo establecer la comunicación con la audiencia potencial que podría verlo.
Para llegar a ese punto de conocimiento del público, el algoritmo debe nutrirse. Debe aprender. Conocerte. Saber de ti. Cuáles son tus gustos. Cuánto tiempo y a qué hora ves los contenidos. Todos esos datos derivan a la fase de razonamiento, es decir, cuando la máquina extrae conclusiones.
En función a esas conclusiones, la máquina toma una decisión. En el caso de Netflix, mostrará el contenido más apropiado para cada público, haciendo que este contenido triunfe dentro de su segmento.
En el caso de que estas conclusiones sean negativas, llega el momento de la autocorrección. Una fase importante para la máquina, porque, aunque se haya equivocado, aprenderá de ello y sabrá qué puede y qué no puede ofrecerte.
La Inteligencia Artificial nos abre ante un mundo infinito de posibilidades y, aunque cada día conocemos más su funcionamiento y potencial, aún queda mucho por descubrir.
¿Todavía te resiste a todas las ventajas que pueden ofrecer los modelos predictivos a tus cliente?
